あなたの4つの文字
このタイプについて
Dell'Acqua ら（2023）の実験対象（758人のコンサルタント）そのものです。AIで作業量12.2%増・速度25.1%向上・品質40%以上向上という恩恵を最も受ける一方、AIが外れる領域では正答率が19ポイント下がりました。「作る」から「見極めて届ける」へ重心が移ります。
代表的な仕事：コンサルタント、提案型の営業、PM・ディレクター、マーケター、広報、教育コンテンツ制作。同じ職業でも人によって位置は違います。職業名は参考です。
「転換点」の意味：置き換え圧も、AIで増幅できる余地も高い。つまり同じ職種の中で「AIを使う人」と「使わない人」の差が最も開く位置です。Brynjolfsson らの実験で新人の生産性が34%上がったのも、Dell'Acqua らで最前線の外側の誤りが増えたのも、この位置の職種でした。
職業別に、研究データで読む
このタイプに多い職業について、その職業に固有の研究と統計から、変わる業務と残る業務を分解した記事です。
今週からできる3つの行動
- 一次アウトプットはAI、自分は構成と検証に回る
- 顧客の「本当の課題」を引き出す対話に時間を振る
- AIの誤りを見抜いた経験を記録し、蓄積する
共通する原則はひとつです。AIが得意な部分を先に手渡し、自分の時間を「判断」と「人」に寄せる。Brynjolfsson らの実験でも、Dell'Acqua らの実験でも、成果が伸びたのはAIに任せる部分と自分で持つ部分を分けられた人でした。
研究は、あなたの仕事について何を観察してきたか
あなたの4つの文字（V・D・E・S）それぞれについて、一次文献が示していることです。
4つの研究知見を読む
非定型の仕事では、AIは「置き換え」より「下書き」として効く
Noy＆Zhang（2023, Science）の実験では、文章作成タスクで ChatGPT を使った人は所要時間が40%減り、品質が18%上がりました。Dell'Acqua ら（2023）でも、AIの能力の内側にある非定型タスクで成果が大きく伸びています。
出典：Noy, S., & Zhang, W.、Dell'Acqua, F., McFowland, E., Mollick, E. R., et al.
画面の中の仕事は曝露が高い。ただし曝露と失業は別の話
Eloundou ら（2023）は、米国労働者の約80%がタスクの10%以上に、約19%がタスクの50%以上に生成AIの影響を受けうると推計しました。一方 Humlum＆Vestergaard（2025）がデンマークの2万5,000人を追うと、賃金・労働時間への影響は統計的にゼロで、節約できた時間は平均2.8%でした。曝露が高いことと、仕事が消えることは、少なくとも今は別の話です。
出典：Eloundou, T., Manning, S., Mishkin, P., & Rock, D.、Humlum, A., & Vestergaard, E.
実行の技能は差が縮む。新人ほど恩恵が大きく、入口ほど狭くなる
Brynjolfsson ら（2025, QJE）は、5,172人のカスタマーサポート担当でAI支援により生産性が平均15%、新人・低熟練層で34%上がり、熟練者はほぼ変わらなかったと報告しました。一方 Brynjolfsson・Chandar・Chen（2025）は、AI曝露の高い職で22〜25歳の雇用が相対的に13%減ったことを示しています。実行の差が縮むぶん、入口が狭くなる。
出典：Brynjolfsson, E., Li, D., & Raymond, L.、Brynjolfsson, E., Chandar, B., & Chen, R.
対人の仕事は、技術が進むほど価値が上がってきた
Deming（2017, QJE）は、1980〜2012年の米国で社会的スキルを多く要する職の雇用シェアが約12ポイント増えたことを示しました。Frey＆Osborne（2013）は「社会的知性」を第三のボトルネックに挙げています。Anthropic Economic Index（2025）の実利用データでも、AI利用の57%は人の作業を補う「増幅」で、43%が「自動化」でした。
出典：Deming, D. J.、Frey, C. B., & Osborne, M. A.、Handa, K., et al.
1文字違いの隣のタイプ
仕事の担当を半歩ずらすと、位置はここへ動きます。
代替圧・増幅余地の計算式と重みの根拠、文献一覧は方法論ページにあります。診断バージョン 1.2。